Servicio · Agentes de IA
Agentes de IA verticales que responden por área de negocio.
Un agente por caso de uso: ventas, soporte, onboarding, operaciones, analítica interna. Cada uno con su dominio, sus datos y sus límites. Desplegados en producción real — no laboratorios.
Sprint 4 semanas · presupuesto cerrado tras audit · ver rangos orientativos · última actualización
Qué incluye un agente
- Diseño de dominio: qué sabe, qué no hace, cómo habla, cuándo escala a humano.
- Base vectorial con tu conocimiento real — no respuestas inventadas.
- Fallback multi-LLM: si Claude cae, entra GPT. Si cambias de modelo, no se reescribe el sistema.
- Guardrails: lo que nunca debe decir, lo que nunca debe hacer y cuándo pide ayuda.
- Integración con tu stack: CRM, CMS, mensajería, BBDD, herramientas internas.
- Observabilidad: cada conversación grabada con resumen automático y métricas.
- Documentación y traspaso: tu equipo mantiene el sistema cuando yo me voy.
Casos de uso típicos
- Ventas / SDR asistido
Cualifica leads en WhatsApp/email, agenda llamadas, aparece en tu CRM listo para que el equipo humano cierre.
- Soporte de primer nivel
Responde preguntas repetidas con tu base de conocimiento indexada. Escala al humano correcto cuando el caso es complejo.
- Onboarding de clientes
Guía al cliente por la configuración inicial, responde dudas y avisa al CSM cuando se atasca o está listo para el paso siguiente.
- Analítica interna conversacional
Tu equipo pregunta en lenguaje natural: "¿cuánto facturamos este mes en México?" — el agente consulta tu BBDD y responde con números reales.
- Copilotos internos por rol
Para finanzas, operaciones, RRHH — cada uno con su contexto, sus documentos y sus permisos.
Preguntas frecuentes
Sobre los agentes de IA.
¿Qué diferencia un agente de IA de un chatbot?
Un chatbot responde con reglas o un único LLM generalista. Un agente de IA tiene un dominio específico (ventas, soporte, onboarding), memoria entre sesiones, guardrails para lo que no debe hacer, capacidad de llamar herramientas externas (APIs, CRM, búsqueda) y fallback a humano cuando detecta que la conversación requiere criterio. Es la diferencia entre un FAQ automatizado y un compañero de equipo digital.
¿Por qué un agente por caso de uso en vez de un solo bot generalista?
Porque la especialización gana. Un agente de ventas conoce tu pipeline y objeciones; uno de soporte conoce tu base de conocimiento; uno de onboarding conoce tus flujos. Cada uno con sus datos, su personalidad y sus límites. Un bot generalista responde "meh" a todo; 10 agentes verticales responden con criterio en cada contexto.
¿Qué LLM usas? ¿Claude, GPT, Gemini?
Depende del caso. Claude para razonamiento complejo y conversaciones largas, GPT para coste/velocidad en tareas acotadas, Gemini o modelos open-source para casos sensibles a latencia o privacidad. Siempre con capa de abstracción para cambiar de proveedor sin reescribir el sistema.
¿Cómo se mide que el agente funciona?
KPIs acordados antes de construir: resolución sin escalado, tiempo de respuesta, tasa de cualificación si es ventas, CSAT si es soporte. Los agentes que despliego graban cada conversación con resumen automático — tú ves qué dijeron, qué decidieron y dónde se equivocaron. No hay caja negra.
¿Qué agente tiene sentido en tu negocio?
Cuéntame el caso en 20 minutos y te digo si encaja — y si sí, qué sería lo primero en salir a producción.
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